随着计算机视觉技术的不断进步，获取图像数据变得越来越容易。像微软的COCO数据集和Pascal VOC数据集这样的标准，为常见对象的识别和衡量最先进计算机视觉模型（如Scaled-YOLOv4、PP-YOLO、YOLOv4、YOLOv5等）的有效性提供了基准。此外，从Open Images数据集和Kaggle等平台创建自定义数据集，也为获取丰富的图像数据集提供了途径。在Roboflow，维护并托管了大量公开可用的免费计算机视觉数据集。
默认情况下，公共计划用户的公共数据集和模型对更广泛的社区是公开的。（更多详情请参阅）。随着成长，Roboflow的用户发现他们希望与公众共享他们的数据集，以改善计算机视觉研究并为更广泛的计算机视觉社区做出贡献。例如，Roboflow用户David Lee创建了一个能够识别美国手语的模型。David认为其他开发者也应该能够训练模型来学习手语，因此他标注了他的图像，并以公共领域许可开源了他的美国手语字母数据集，并鼓励Roboflow将其公开可用。
在Roboflow，受到David这样的工作和他希望使其他开发者更容易改进他的工作的渴望的启发。甚至收集并分享了自己的数据集——比如无人机图像数据集、热成像数据集、国际象棋棋子图像数据集、骰子图像数据集等。欢迎有机会托管数据集，以便与更广泛的计算机视觉社区共享。
通过Roboflow托管公共数据集提供了许多优势。它为使用Roboflow构建的成千上万的开发者提供了曝光机会。Roboflow公共数据集也会被Google数据集搜索自动索引。此外，在Roboflow Universe上的数据显示在每个主要的标注格式中都是自动可用的：Pascal VOC XML、COCO JSON、TFRecords等。
查看社区的数据集，并开始自己的项目以做出贡献。通过共享和协作，可以推动计算机视觉领域的发展，并为未来的研究和应用奠定基础。无论是通过提供新的数据集、改进现有模型，还是通过教育和培训，每个贡献都是宝贵的。让共同努力，为计算机视觉的未来做出贡献。
如果有兴趣开始自己的项目或贡献数据集，请访问，了解如何上传和共享数据集。提供了详细的指南和文档，帮助了解整个过程。此外，社区论坛也是一个很好的资源，可以在那里与其他开发者交流想法、寻求帮助或分享成果。